Modelos simulacion diego karachas 3

1. Modelos y Simulación
Ing. Diego Karachas Rodriguez

2. Modelos y Simulación
Modelado y
Simulación
Simulación
X Eventos
Colas en
Serie
Colas con
un servidor
Colas en
Paralelo
Caso
Series de
Nro. Aleato
Validación
de Series
Generación
de VA

3. Modelos y Simulación
Análisis de
problemas
Recolección
de datos
Construcción
de modelo
Verificación Validación
Diseño de
experimentos
Análisis de
resultados
Resultado
S
I
M
U
L
A
C
I
Ó
N
I
M
P
L
E
M
E
N
T
A
C
I
Ó
N

4. Modelos y Simulación
Simulación
El sistema simulado imita la operación del sistema actual sobre el
tiempo.
La historia artificial del sistema puede ser generado, observado y
analizado.
La escala de tiempo puede ser alterado según la necesidad.
Las conclusiones acerca de las características del sistema actual pueden
ser inferidos.
Sistema Actual
Sistema Simulado
parámetros
entrada(t)
salida(t)
=??
salida(t)

5. Modelos y Simulación
GIGO: LA LEY DE ORO
GARBAGE OUTGARBAGE IN

6. Modelos y Simulación
Análisis estadístico

7. Modelos y Simulación
Fenómenos Físicos
Procedimientos
Matemáticos
Números
Aleatorios
Validación de
Series de NA
Variables
U (0,1)
Variables
Aleatorias
Tabla de Nros.
aleatorios
Xi+1=(aXi+c) mod m

8. Modelos y Simulación
• Propiedades deseables de la serie de números
generados.
Distribución uniforme. Independientes entre si.

9. Modelos y Simulación
Validación de Series de Números
Pseudoaleatorios
Probar si una serie de números generados corresponde
a una distribución de probabilidad supuesta y probar
que los números son independientes entre sí.
• Prueba de Bondad de Ajuste.
– Si cumple una distribución uniforme
• Prueba de Aleatoriedad.
– Si los elementos de la serie son independientes.

10. PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE
Modelos y Simulación

11. Modelos y Simulación
• Probar si una serie de números pertenece a cierta
distribución de la probabilidad.
• En este caso la distribución es uniforme.
• Prueba de Ji-Cuadrado.
• Prueba Kolmogorov-Smirnov
PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE

12. Prueba Ji-Cuadrado
kk-1k-2
intervalo
frecuencia
Modelos y Simulación

13. Modelos y Simulación
síncrono
asíncrono
simulación
por eventos
discretos
e1
e3
e2
e4 e5
e6
Diagrama de relación
de eventos
e1 e2 e1 e3 e3
Cola eventos
e1 e3e2 e1 e3
Simulación del
Sistema
t t’
T T’
reloj
Flujo-grama

14. ZONA DE
EMBARQUE
FILA PARA DESEMBARCAR
SALIDA
Modelos y Simulación
Ejemplo
• Observar el sistema
• Identificar parámetros
• Identificar variables
• Identificar relaciones entre parámetros y variables
• Iniciar la caracterización del sistema
• Analizar estadísticamente los datos

15. Modelos y Simulación
Se desea simular la llegada y descarga de Camiones en un CENDI para determinar el
número promedio de camiones que se retrasan para ser descargados al siguiente día, los
datos para realizar la simulación son los siguientes:
Caso
Camiones
que llegan
por día
Probabilidad
0 5%
1 15%
2 19%
3 25%
4 19%
5 17%
Camiones
descargados
por día
Probabilidad
1 7%
2 20%
3 32%
4 25%
5 16%
Considerando un valor (Alfa =
0.10; y un error de 0,5
camiones. Determine:
a) Modelo de simulación de 90 días de operación incluyendo grafico de estabilidad.
b) Calculo del número de corridas necesarias para estabilizar la variable de interés.
c) Adecuar según el caso el modelo del punto a).
d) Generar 10 corridas del modelo y calcular el intervalo de confianza.
e) Establecer conclusiones y recomendaciones del caso.

16. Modelos y Simulación
Modelado y
Simulación
Simulación
X Eventos
Colas en
Serie
Colas con
un servidor
Colas en
Paralelo
Caso
Series de
Nro. Aleato
Validación
de Series
Generación
de VA

17. Modelos y Simulación

18. Hillier, Frederick S. (2010). Introducción a la investigación de operaciones (9a. ed.),
McGraw-Hill Interamericana,. ProQuest Ebook Central, (pgs. 871-924)
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2538/lib/unadsp/detail.action?docID=3214887.
Díaz de Santos, (2006). Cómo mejorar la logística de su empresa mediante la simulación,
Ediciones. ProQuest Ebook Central,
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2538/lib/unadsp/detail.action?docID=3220054.
Guasch, Antoni, et al. (2002). Modelado y simulación: aplicación a procesos logísticos de
fabricación y servicios, Universitat Politècnica de Catalunya,. ProQuest Ebook Central,
https://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2538/lib/unadsp/detail.action?docID=4310046.
Urquía, M. A., & Martín, V. C. (2013). Modelado y simulación de eventos discretos.
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Bibliografía

19. Modelos y Simulación